Priority setting meets multiple streams: A match to be further examined?: Comment on “Introducing new priority setting and resource allocation processes in a Canadian healthcare organization: A case study analysis informed by multiple streams theory”
Notice bibliographique
Résumé
© 2016 by Kerman University of Medical Sciences. With demand for health services continuing to grow as populations age and new technologies emerge to meet health needs, healthcare policy-makers are under constant pressure to set priorities, ie, to make choices about the health services that can and cannot be funded within available resources. In a recent paper, Smith et al apply an influential policy studies framework - Kingdon’s multiple streams approach (MSA) - to explore the factors that explain why one health service delivery organization adopted a formal priority setting framework (in the form of programme budgeting and marginal analysis [PBMA]) to assist it in making priority setting decisions. MSA is a theory of agenda-setting, ie, how it is that different issues do or do not reach a decision-making point. In this paper, I reflect on the use of the MSA framework to explore priority setting processes and how the framework might be applied to similar cases in future.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,035 | 0,122 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,024 |
| Communication savante | 0,008 | 0,019 |
| Science ouverte | 0,011 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,057 | 0,066 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,003 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».